修改设备配置 - 智能视联网平台EVS | 百度智能云文档
x坐标, 比例值x10000, 如5000表示50% +++ startPointY Integer 是 线段起始点y坐标, 比例值x10000 +++ endPointX Integer 是 线段终止点x坐标, 比例值x10000 +++ endPointY Integer 是 线段终止点y坐标, 比例值x10000 ++ event Object 否 触发事件 +++ recordEvent Object
接口说明 - 云数据库 SCS_云缓存
返回参数 参数名称 类型 描述 marker String 批量获取列表的查询的起始位置，是一个由系统生成的字符串 maxKeys int 每页包含的最大数量，最大数量通常不超过1000，缺省值为1000。 isTruncated boolean true表示后面还有数据，false表示已经是最后一页 nextMarker String 获取下一页所需要传递的marker值。
表格文字识别V2 - 文字识别OCR
array[] 单个表格的四角点x,y坐标 + header 是 array[] 表头信息 ++ location 是 array[] 表头位置，四角点 x,y 坐标 ++ words 是 string 表头文字内容，按行拆分 + body 是 array[] 单元格信息 ++ cell_location 是 array[] 单元格四角点x,y坐标 ++ row_start 是 int 单元格行起始编号
Event日志检索接口 - 超级链BaaS平台 | 百度智能云文档
Content-Type: application/json 请求头域 头域 类型 说明 是否必须 Content-Type String 值为application/json 必须 请求参数 名称 类型 位置 描述 是否必须 contract String URL参数 合约地址 必须 eventName String URL参数 合约事件名称 必须 fromBlock Integer RequestBody参数 起始区块高度
获取电动车入梯(端侧)结果 - 智能视联网平台EVS | 百度智能云文档
yyyy-MM-ddTHH:mm:ss.SSSZ ，单位毫秒，形如 2021-08-03T02:00:00.000Z end Date 是 结束时间，UTC格式 yyyy-MM-ddTHH:mm:ss.SSSZ ，单位毫秒，形如 2021-08-03T02:00:00.000Z maxSize Integer 是 最多返回多少条数据，允许范围1-90 marker String 否 标识当前查询的起始游标
查询参数列表 - 云数据库RDS | 百度智能云文档
quot;, "dynamic": "true", "modifiable": "true", "allowedValues": "1-65535", "desc": "该参数为自增字段偏移量，默认值1，决定AUTO_INCREMENT属性字段列值的起始点
交通场景文字识别 - 文字识别OCR
10 0.031 10<调用次数<=20 0.028 20<调用次数<=30 0.026 30<调用次数 0.025 说明： “调用次数”只包括成功调用，调用失败不计费 QPS叠加包 购买方式 价格 按天购买 20 元/天/QPS 按月购买 360 元/月/QPS 购买 QPS 叠加包需保证已开通按量后付费或购买次数包 购买的 QPS 叠加包自起始日
将Kafka作为源端 - 数据传输服务DTS | 百度智能云文档
仅支持增量同步，支持配置同步开始时间（Topic中最早Message、启动任务后新产生的Message、自定义起始时间）。 支持针对同一源端Kafka配置多个消费者消费数据。 4. 使用Kafka作为源 4.1 连接设置 4.1.1 创建任务 首先，在创建任务界面配置数据传输任务的部分上下游连接信息。
返回说明 - 内容审核平台 | 百度智能云文档
返回示例见下方“成功响应示例——不合规”部分 +++keyword String N 送检文本命中词库的关键词 +++positions Array N 关键词在送检原文中的位置（从0开始计算）：分别为“起始位置”，“结束位置” +++label String N 关键词命中的细分标签，标签规则见文末“细分标签对照表” 成功响应示例 ——合规 { "log_id": 15556561295920002
导入Prompt+Response数据 - ModelBuilder
n\n机器学习的工作原理是通过训练和优化算法来不断改进模型，使得模型能够更好地适应新数据和新情境。这个过程通常包括数据预处理、特征提取、模型训练、评估和调整等步骤。机器学习的应用范围非常广泛，比如语音识别、图像识别、自然语言处理、推荐系统等。 ] , [ 机器学习是人工智能的一个分支，它是指让机器从数据中学习和识别模式、规律，进而提高其自身的能力，而不是直接进行编程或人工干预。
